Metric Learning

يهدف تعلم القياس إلى تعلم دالة تمثيل تربط الأشياء بمساحة تم베دينج، حيث تكون الأشياء المتشابهة أقرب إلى بعضها البعض والأشياء غير المتشابهة أبعد. من خلال تحسين دوال الخسارة المختلفة مثل خسارة التباين وخسارة الثلاثيات، يمكن لتعلم القياس أن يحسن بشكل فعال دقة قياس التشابه بين الأشياء، مما يجعله يلعب دورًا مهمًا في مهام مثل تقدير أوقات الوصول.